汽车芯片其实是个含混的概念，实际上包括了MCU、ASIC、算力Soc、功率半导体、传感器、存储等各类用处不同的芯片。但汽车芯片**短缺的就是MCU而这部分占到了总量的95%。从具体行业情况来看，早在2012年，瑞萨就裁员万人，90%的MCU外包；到2018年，英飞凌的数字芯片一半外包，且计划在5年内达到70%；NXP也不落后，大致有一半的芯片外包。这些外包业务中，70%的份额落入台积电手里，这又造成新的问题。MCU芯片的另一大特点就是芯片供应商和整车厂绑定，形成寡头市场，比如瑞萨与丰田联盟，英飞凌与德系车企联盟，通过这种联盟三大MCU巨头市占率达到了七成。在如今紧张局面下，供应商自然是优先保证巨头大客户，国内的整车厂只能排到相对靠后的位置。 南京ADB智能防眩目前照灯控制汽车芯片设计方案智能电动座椅SOC汽车芯片产品定义Tier1主机厂商定制化开发需求，长安汽车，吉利汽车，比亚迪汽车厂。
2021年是国产替代大年，缺芯和国产替代，为国内半导体公司打入手机、家电、汽车、光伏等供应链创造巨大机遇。同时，国内半导体公司非常争气，产品线不断突破，在PMIC、SOC、MCU、IGBT、ADC、IPM都有长足的进步，抓住了非常难得的弯道超车机会，市场份额提高，销售爆发。2020年中国半导体自给率或在，其中汽车芯片自给率不足5%。其中各类芯片中MCU为紧缺，国内MCU控制芯片为薄弱。在“中国芯”亟待突破“卡脖子”难题的背景下，2021年中国在IC设计、晶圆制造、封装测试三个领域都加大投资力度，有35家相关公司IPO募集资金合计。热门赛道TOP5为射频、功率、第三代半导体、模拟IC以及EDA/IP。汽车芯片比如激光毫米波雷达也是今年投资的大热领域。
自动驾驶领域的域控制器能够使车辆具备多传感器融合、定位、路径规划、决策控制的能力，通常需要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备，完成的功能包含图像识别、数据处理等。不再需要搭载外设工控机、控制板等多种硬件，并需要匹配汽车芯片运算力强的处理器，从而提供自动驾驶不同等级的计算能力的支持，汽车芯片主要在于芯片的处理能力，终目标是能够满足自动驾驶的算力需求，简化设备，提高系统的集成度。算法实现上，自动驾驶汽车通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS、惯导等车载传感器来感知周围环境，通过传感器数据处理及多传感器信息融合，以及适当的工作模型制定相应的策略，进行决策与规划。在规划好路径之后，控制车辆沿着期望的轨迹行驶。域控制器的输入为各项传感器的数据，所进行的算法处理涵盖了感知、决策、控制三个层面，终将输出传送至执行机构，进行车辆的横纵向控制。由于要完成大量运算，域控制器一般都要匹配一个汽车芯片运算力强的处理器，能够提供自动驾驶不同级别算力的支持，目前业内有NVIDIA、华为、瑞萨、NXP、TI、Mobileye、赛灵思、地平线等多个方案。但中间也会有一些共性,比如在自动驾驶系统中。 模数混合SOC集成汽车芯片在防夹车窗微步进电机的应用案例VR48。深圳ADB智能防眩目前照灯控制汽车芯片方案
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智能化及电动化趋势驱动带宽及存储芯片容量持续升级，车载存储行业景气度上行。汽车存储芯片在智能汽车中应用，智能座舱、车联网、自动驾驶等功能均需要一定的存储空间来支持其正常运行。智能化方面，自动驾驶提振存储芯片市场，随着自动驾驶等级提高，AI功能逐渐增加，车辆需要对传感器所捕获的大量资料进行实时处理，即具备整合信息并立刻做出判断的能力，这对于带宽和空间需求提出了更高的要求，根据美光科技及中国闪存预计，L2/L3级自动驾驶汽车对内存带宽要求约为100GB/s，对DRAM和NAND FLASH的平均容量需求约为8GB和25GB。当自动驾驶级别提高到L4/L5级，带宽及存储芯片容量需求倍速增长，其中L4/L5对内存带宽需求分别提高至300GB/s-1TB/s，对DRAM和NAND FLASH的平均容量需求分别提升至30GB和200GB左右。此外，电动化也对汽车存储有升级需求，如电动汽车的部件BMS（电池管理系统）需要实时记录和存储数据，涵盖汽车电压电流、电压、温度、电机转速等，这些数据需要以较高的频率进行实时且连续的擦写，因此随着电动车续航能力、充电速度等不断提升，存储芯片的循环寿命、擦写速度以及功耗等存在较大升级需求。腾云芯片公司承接车规级存储芯片委托开发。深圳汽车阀门控制汽车芯片代理商
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